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AIに1トーク2万文字のプロンプトを投げたら人格が宿った件：②設計編

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個人開発
ChatGPT
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はじめに

前回の①紹介編では、AIチャットボットアプリ「VFriend」がどんな特徴を持ち、どのような会話体験を提供しているかを紹介しました。

  • キャラの“人格”を再現する超高精度プロンプト
  • 人間に近い3層記憶構造（瞬間記憶・連続記憶・要約記憶）
  • 会話を重ねるごとにキャラが“成長”する設計
  • 3人同時会話のトリオモード
  • UIUXへの徹底的なこだわり

今回はその裏側──つまり**「どうやってこのシステムを実現しているのか」**をテーマにお話ししていきます。

具体的には、

  • 使用している技術スタックと構成の全容
  • 実際の処理フロー（チャット送信→返答→記憶処理の流れ）
  • 2万文字を制御するプロンプト構造の仕組み

を、技術者目線で、でもわかりやすく解説していきます。

「このアプリの裏側、どうなってるの？」と思った方は、ぜひ最後まで読んでみてください。

プロジェクト全容

この章では、「VFriend」というチャットボットアプリが
どのような技術で構築され、どういう設計思想で組み上がっているかを紹介します。

このアプリは、会話ごとに2万文字のプロンプトを動的生成し、
さらにリアルタイムで返答を生成、記憶を更新するという非常に複雑な処理を必要とします。

そのため、使用する技術やディレクトリ構成、環境設計も
一貫した流れと役割分担を意識して設計しています。

使用技術（スタック）

以下がこのプロジェクトで採用している主な技術スタックです：

  • バックエンド：Laravel（Breezeをベース、Guard分離構成）
  • フロントエンド：React（Inertia.js）
  • チャットUI：chat-ui-kit-react
  • データベース：MySQL
  • AIインターフェース：OpenAI API（GPT-4.1, GPT-4.1-mini）
  • デプロイ環境：Amazon Lightsail

ディレクトリ構成（主要ファイルのみ抜粋）

app/ 

"app
├── Http
│   ├── Controllers
│   │   ├── Admin
│   │   │   ├── Auth
│   │   │   ├── AdminProfileController.php
│   │   │   ├── PromptController.php
│   │   │   └── UserController.php
│   │   ├── Auth
│   │   ├── ChatController.php
│   │   ├── Controller.php
│   │   └── ProfileController.php
│   ├── Middleware
│   └── Requests
├── Jobs
│   └── UpdateSummaryMemory.php
├── Models
│   ├── Admin.php
│   ├── Prompt.php
│   └── User.php
├── Notifications
├── Prompts
│   ├── ChatPromptBuilder.php
│   └── SummaryPromptBuilder.php
├── Providers
└── Services
    └── ChatService.php"

resources/ 

"resources
├── css
│   └── app.css
├── js
│   ├── Components
│   │   ├── action
│   │   ├── content
│   │   ├── form
│   │   ├── function
│   │   ├── layout
│   │   └── page
│   ├── Layouts
│   │   ├── AdminAuthenticatedLayout.tsx
│   │   ├── AdminGuestLayout.tsx
│   │   ├── AuthenticatedLayout.tsx
│   │   └── GuestLayout.tsx
│   ├── lib
│   ├── Pages
│   │   ├── Admin
│   │   │   ├── Auth
│   │   │   ├── Profile
│   │   │   ├── Dashboard.tsx
│   │   │   ├── Prompt.tsx
│   │   │   └── Users.tsx
│   │   ├── Auth
│   │   ├── Profile
│   │   ├── Chat.tsx
│   │   └── Dashboard.tsx
│   ├── styles
│   ├── types
│   ├── app.tsx
│   ├── bootstrap.ts
│   └── ziggy.js
└── views
    └── app.blade.php"

環境構築

開発環境はDockerを使ってセットアップしています。
Laravel Sail + MySQL でローカル環境を構築し、Laravel Breezeを用いたログイン認証を導入。

また、ユーザーと管理者でログイン導線を分けるため、Guard分離を採用。
Breezeの各種コントローラーとビューをコピー・分離し、管理用と一般用の導線を構築しました。

本番環境は Amazon Lightsail を採用しています。

デザイン＆コンポーネント設計

Figmaで制作していたオリジナルのWebデザインシステム（デジタル庁のUI設計に着想）をベースに、コーポレート系デザインを整えたものをそのまま流用。

もともとNext.js向けに作っていたコンポーネント資産をReact（Inertia.js）へ移植し、
Laravel BreezeのデフォルトUIを全て差し替えています。

チャット画面の実装（resources/js/Pages/Chat.tsx）

この画面は、ソロモード／トリオモードの共通チャットUIです。

以下の特徴を持っています：

  • chat-ui-kit をベースに実装
  • キャラクターアイコン用に <Avatar> を追加
  • 入力中表示のために <TypingIndicator> を設置
  • 自動スクロール処理を追加
  • Markdownに対応するため react-markdown を導入
  • HTML混入防止のため dompurify、rehype-raw を追加し、コピペ処理も最適化

チャット処理（app/Http/Controllers/ChatController.php）

チャットの中心的なコントローラー。以下の責務を持ちます：

  • DBとのセッション管理（読み込み・保存）
  • モード切り替え（ソロ / トリオ）
  • キャラごとのフロー分岐
  • ChatService の呼び出し
  • 要約記憶更新ジョブ（UpdateSummaryMemory.php）の呼び出し

APIリクエスト処理（app/Services/ChatService.php）

このサービスクラスは、OpenAI APIとの通信を担当しています。

  • モデルやパラメータ（temperature、max_completion_tokens）の設定
  • ChatPromptBuilder と SummaryPromptBuilder の呼び出し
  • OpenAIへのリクエスト → レスポンスの取得

プロンプト生成処理

  • ChatPromptBuilder.php：キャラクターとの会話用プロンプトを構築
  • SummaryPromptBuilder.php：要約記憶を生成するプロンプトを構築

プロンプトの詳細構造については、「プロンプト構造」で詳しく解説します。

要約記憶ジョブ（UpdateSummaryMemory.php）

  • 会話5ターンごとに起動する非同期ジョブ
  • 要点を抽出し、JSON形式の要約記憶をDBに保存
  • 各キャラの人格にフィードバックされることで、成長する仕組みを構築

このように、フロントからバックエンド、API、プロンプト設計、記憶処理までが
一貫した構成と責務分担で動いているのがこのアプリの土台です。

次は、いよいよこの構成を動かす「処理フロー」に入っていきます。

処理フロー

ここでは、「VFriend」がユーザーとの会話中に実際にどんな処理をしているかを追っていきます。

今回紹介するのは主に**トリオモード（3人会話）**の処理フローです。
ソロモードも構造としては近いですが、キャラの数とプロンプト生成の繰り返しが異なります。

ページ表示時

チャット画面を開いた時の処理は以下の通りです：

  1. システムプロンプト、ユーザーデータ、要約記憶、連続記憶をDBから読み込む
  2. それらをセッションに保存
  3. 連続記憶の内容をチャット画面に復元表示する（過去のやり取りを再表示）

会話時の処理フロー

ユーザーがメッセージを送ったあとの処理は、以下のように進行します：

  1. ユーザーがメッセージを送信
  2. チャット画面に「〇〇入力中...」を表示し、入力フォームを非活性化
  3. セッションから以下を取得：
    • システムプロンプト
    • ユーザーデータ
    • 要約記憶
    • 連続記憶
    • 瞬間記憶（直前の1ターン）
  4. キャラ1用のプロンプトを生成 → OpenAI APIへ送信
  5. レスポンスを受信 → チャットに表示 → 自動スクロール
  6. キャラ2用のプロンプトを生成（キャラ1の返答を踏まえて） → API送信
  7. レスポンスを受信 → 表示 → スクロール
  8. キャラ3用のプロンプトを生成（キャラ2までの返答を踏まえて） → API送信
  9. レスポンスを受信 → 表示 → スクロール
  10. この3人分の会話ログを1ターンとして連続記憶に追加
    • ※10件を超える場合は古いものから削除
  11. 連続記憶をDBに保存
  12. 瞬間記憶をクリア（次回の会話に備えて）
  13. 5ターンごとに「要約記憶更新ジョブ」を非同期で実行

要約記憶の更新処理（非同期）

会話が5ターン進行するごとに、以下の処理が非同期で走ります：

  1. UpdateSummaryMemory ジョブが起動
  2. DB・セッションから必要な記憶情報を収集
  3. 要約プロンプトを生成 → OpenAI APIへ送信
  4. レスポンスで得た内容を要約記憶としてDBに保存
  5. 要約記憶のセッションデータも即時更新

このように、VFriendのチャット機能はただ返すだけではなく、

  • 過去の会話を踏まえたプロンプト生成
  • キャラごとの個別プロンプト
  • 記憶の成長と書き換え
  • 同期と非同期の併用でテンポを保つ

といった複雑な処理を1ターンの中で毎回行っているのです。

次章では、この処理の肝である「プロンプト構造」について詳しく解説します。

プロンプト構造

VFriendの中核を担うのが、プロンプト設計の構造化と階層化です。
本プロジェクトでは、主に以下の2種類のプロンプトを用途別に使い分けています：

  • キャラクター会話用プロンプト
  • 要約記憶生成用プロンプト

どちらも、会話を続けるごとに1リクエストが約2万文字に達する大規模構造です。
そのため、プロンプトはMarkdownとJSONによる階層設計を行い、
ChatGPTが「どの情報を、どう活かせばよいか」を自然に理解できるように設計されています。

会話プロンプトの設計思想

キャラクターに“人格”を持たせるには、詳細かつ一貫した設計が必要です。

このプロンプトには以下が含まれています：

  • 「あなた（You）」：キャラクター側の自己定義（3000文字）
  • 「ユーザー（User）」：相手となるユーザーの詳細情報（2000文字）
  • ルール群：演技／記憶／会話ルール（合計約400〜500文字）
  • 記憶構造：瞬間・連続・要約記憶（最大1.5万文字）

キャラクター会話プロンプト構造（例）

# あなた（You)【約3000文字】

## コモン（Common）
### EQ（Emotional Quotient / 共感軸）
### EX（Experience Quotient / 行動軸）

## パーソナル（Personal）
### キャラクター設計（Character Profile）
### 会話スタイル（Conversation Style）
### 性格と感情軸（Personality & Emotional Navigation）
### 会話テーマ＆表現（Content & Expression）

# ユーザー（User）【約2000文字】

## ニックネーム（Nickname）
## プロフィール（Profile）

# 演技ルール【約100文字】
# 記憶ルール【約200文字】
# 会話ルール【約100文字】
# 指示【約200文字】

記憶データ構造（JSON）

{
  "記憶": {
    "要約記憶": {
      "キャラ1": "",
      "キャラ2": "",
      "キャラ3": ""
    },
    "連続記憶": [
      {
        "ターン": [
          { "message": "", "sender": "ユーザー" },
          { "message": "", "sender": "キャラ1" }
        ]
      }
    ],
    "瞬間記憶": [
      { "message": "", "sender": "ユーザー" },
      { "message": "", "sender": "キャラ1" }
    ]
  }
}

要約記憶プロンプト構造（例）

要約プロンプトでは、キャラが記憶する内容を要約AIが構築します。
そのため、「要約者」という人格に向けた構造を用意しています。

# あなた（You)【約2000文字】

## コモン（Common）
### EQ（Emotional Quotient / 共感軸）
### EX（Experience Quotient / 行動軸）

## パーソナル（Personal）
### キャラクター設計（Character Profile）
### 会話スタイル（Conversation Style）
### 性格と感情軸（Personality & Emotional Navigation）
### 会話テーマ＆表現（Content & Expression）

# ユーザー（User）【約2000文字】

## ニックネーム（Nickname）
## プロフィール（Profile）

# Friendについて【約200文字】
# 記憶について【約200文字】
# モードについて【約200文字】
# 指示【約700文字】

要約対象となる記憶（瞬間・連続）は下記のような形式で提供されます：

{
  "記憶": {
    "要約記憶": {
      "キャラ1": "",
      "キャラ2": "",
      "キャラ3": ""
    },
    "連続記憶": [
      {
        "ターン": [
          { "message": "", "sender": "ユーザー" },
          { "message": "", "sender": "キャラ1" }
        ]
      }
    ]
  }
}

モデルの使い分け

VFriendでは用途に応じてOpenAIのモデルを使い分けています。

用途 使用モデル 理由
会話生成 GPT-4.1-mini 高速かつ高頻度利用が可能（20万RPM）
要約生成 GPT-4.1 コストは高いが、要約には高精度が必要なため

このように、「VFriend」のプロンプト構造は役割ごとに設計が明確に分かれており、
1リクエスト内で「一貫性」「記憶の整合性」「自然な応答」をすべて担保できるよう最適化されています。

まとめ

ここまで、VFriendのアプリ設計からプロンプト構造までを詳しく見てきました。

  • LaravelとReactによる密結合アーキテクチャ
  • 非同期処理と記憶構造の分離
  • Markdown＋JSONで管理される2万文字プロンプト

次回予告

次回はいよいよ最終章、開発の舞台裏と制作者の想いに迫ります。

→ ③制作話編はこちら

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